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    <title>论文精读——RLPROMPT | J Sir</title>
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                <h2 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h2><p>Prompting 在使大型预训练语言模型 (LM) 执行各种 NLP 任务方面取得了令人印象深刻的成功，尤其是在只有很少下游数据的情况下。然而，自动找到每项任务的最佳提示具有挑战性。大多数现有工作诉诸于调整软提示（例如嵌入），但这些提示缺乏可解释性、跨 LM 的可重用性以及梯度不可访问时的适用性。另一方面，离散提示很难优化，并且通常是通过“枚举（例如，释义）然后选择”启发式创建的，这些启发式没有系统地探索提示空间。本文提出了 RLPROMPT，一种基于强化学习（RL）的高效离散提示优化方法。 RLPROMPT 制定了一个参数高效的策略网络，该网络在奖励训练后生成优化的离散提示。为了利用来自大型 LM 环境的复杂且随机的奖励信号，我们采用了有效的奖励稳定性，从而大大提高了训练效率。 RLPROMPT 灵活适用于不同类型的 LM，例如用于分类和生成任务的掩码模型（例如 BERT）和从左到右模型（例如 GPT）。少镜头分类和无监督文本风格迁移的实验表明，其性能优于现有的各种微调或提示方法。有趣的是，优化后的提示通常是不符合语法的乱码文本；令人惊讶的是，这些乱码提示可以在不同的 LM 之间转移，以保持显着的性能，这表明 LM 提示可能不遵循人类语言模式。</p>
<p>代码：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/mingkaid/rl-prompt">https://github.com/mingkaid/rl-prompt</a></p>
<h2 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h2><p>与传统的微调相比，昂贵地更新每个下游任务的大量 LM 参数，提示将输入与额外的文本连接起来，引导 LM 产生所需的输出。提示的一个关键问题是如何找到最佳提示来提高 LM 在各种任务上的表现，通常只需要几个训练示例。</p>
<p>最流行的方案之一是调整软提示（即连续嵌入向量），因为它们适合梯度下降。然而，由此产生的提示本质上是人类难以理解的，并且与其他 LM 不兼容。此外，所需的 LM 内部梯度的计算成本通常很高，或者对于仅使用推理 API（例如 GPT-3）部署的 LM 来说根本不可用。因此，通常需要使用由词汇表中的具体标记组成的离散提示。然而，它们的离散性质使得优化非常困难。以前的工作通常依赖于手动工程，或从多个解释/生成的提示中进行选择。 AutoPrompt（Shin et al., 2020）使用梯度信息来编辑提示标记，该方法存在训练不稳定以及与基于梯度的软提示相同的适用性问题，在实践中效果有限。</p>
<p>本文提出了 RLPROMPT，一种基于强化学习（RL）的新型离散提示优化方法。这种方法汇集了各种理想的属性，可以有效地用于不同的任务和语言模型（表 1）。至关重要的是，RLPROMPT 不是直接编辑离散标记（这既困难又低效），而是训练一个生成所需提示的策略网络。因此，离散提示优化相当于学习少量策略参数，我们将其设置为插入到冻结紧凑模型（例如 distilGPT-2（HuggingFace，2019））中的 MLP 层。这个公式还允许我们采用现成的 RL 算法（例如，Guo 等人，2021）来学习具有任意奖励函数的策略——用可用数据（例如，在少样本分类中）或其他弱数据来定义当无法访问受监督数据时发出信号（例如，在可控文本生成中）。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312011339567.png" alt="image-20231201133931471"></p>
<p>另一方面，用于提示优化的强化学习对学习效率提出了新的挑战：大型黑盒 LM 呈现出一个高度复杂的环境，在给定提示（即动作）的情况下，会经历一系列复杂的转换（例如，阅读输入并推断输出），然后再计算奖励。这使得奖励信号极其不稳定且难以学习。为了克服这个困难，我们提出了两种简单但非常有效的方法来稳定奖励并提高优化效率。</p>
<p>特别是，优化的提示虽然会带来强大的任务表现，但往往是无意义的乱码文本，没有明确的人类可理解的含义，这与最近的研究相呼应（Webson 和 Pavlick，2021；Zhao 等人，2021；Prasad 等人，2022）：使用提示的 LM 不一定遵循人类语言模式。也许令人惊讶的是，那些用一个 LM 学到的乱码提示可以在其他 LM 中使用，以获得显着的性能，这表明这些不同的预先训练的 LM 已经掌握了用于提示的共享结构。</p>
<h2 id="使用-RL-进行离散提示优化"><a href="#使用-RL-进行离散提示优化" class="headerlink" title="使用 RL 进行离散提示优化"></a>使用 RL 进行离散提示优化</h2><p>正如第 1 节中所讨论的，离散提示比连续提示更容易解释和使用，但由于离散标记的棘手优化，学习起来也更具挑战性。为了解决这个困难，我们将离散提示优化制定为强化学习问题，使用连续策略网络来探索提示空间。该网络参数效率很高，仅在冻结的紧凑 LM（例如 distilGPT-2）上训练小型 MLP。</p>
<h3 id="离散提示优化问题"><a href="#离散提示优化问题" class="headerlink" title="离散提示优化问题"></a>离散提示优化问题</h3><p>我们使用 yLM(z, x) 来表示由 z 提示的 x 上的 LM 输出。</p>
<p>我们的目标是从词汇 V 中找到最佳离散提示 z <em>，以最大化 yLM(z </em>, x) 的一些下游性能度量 R。1 度量 R(y) 可以像与黄金标签 y * 匹配一样简单（例如，在数据可用时进行分类），但也可以更复杂，例如可控文本生成的成功标准，它由风格准确性、语言质量和内容保存等方面组成。假设提示的长度固定，我们将离散提示优化的任务编写为以下通用格式：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312011415858.png" alt="image-20231201141530501"></p>
<p>然而，上述优化可能很棘手，因为 z 的离散标记不适合基于梯度的优化，而强力搜索的指数复杂度为 O(|V|T )。之前的工作要么使用连续的 LM 嵌入来近似 z 上的梯度（Shin 等人，2020），要么使用启发式调整人工编写的提示。</p>
<h3 id="强化学习公式"><a href="#强化学习公式" class="headerlink" title="强化学习公式"></a>强化学习公式</h3><p>为了克服这个困难，我们将离散文本提示优化表述为 RL 问题，其中代理选择提示标记 [z1, . 。 。 , zT ] 一一最大化奖励 R(yLM(z, x))。在时间步 t，代理接收先前的提示标记 z&lt;t，并根据策略$\pi(z<em>t|\mathbf{z}</em>{&lt;t})$生成下一个提示标记 zt。当智能体完成整个提示 ˆ z 后，它会收到任务奖励$R(\mathbf{y}_\mathrm{LM}(\hat{\mathbf{z}},\mathbf{x}))$。用 θ 参数化策略，我们可以将上面的问题重写为</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312021602642.png" alt="image-20231202160213725"></p>
<p>与典型的（软）提示调整方法相比，上述 RL 公式的关键优点是不需要梯度访问 LM，而是将其视为黑盒函数。这使我们能够优化梯度计算成本太高的 LM 或仅用作推理 API（例如 GPT-3）的 LM 的提示。与之前的离散提示枚举/释义相比，强化学习方法可以更有效地探索由奖励信号引导的提示空间。策略网络还带来了额外的灵活性，例如，它可以采用其他信息，例如输入 x，从而产生特定于输入的提示。</p>
<p>在训练过程中，我们通过从策略网络中采样来探索提示空间。训练策略后，我们在推理过程中贪婪地选择标记以产生确定性提示。等式（2）中的奖励目标可以使用任何现成的 RL 算法进行优化。我们使用最新的软 Q-learning（SQL，Guo 等人，2021），它在各种文本生成问题上显示出先进的学习效率和性能，并具有开源实现。</p>
<h3 id="策略的有效参数化"><a href="#策略的有效参数化" class="headerlink" title="策略的有效参数化"></a>策略的有效参数化</h3><p>我们提出了策略网络 πθ 的有效参数化，它使用包含所有要训练的参数 θ 的简单 MLP 层来适应冻结的预训练 LM（即策略 LM）。策略 LM 不需要与我们优化提示的 LM 相同（即任务 LM）。图 1（左）展示了策略 LM 架构。具体来说，我们使用 LM 提取部分提示$\hat{\mathbf{z}}_{&lt;t}$ 的上下文嵌入，应用添加的特定于任务的 MLP 层来计算适应的嵌入，并将输出传递到模型的原始 LM 头中以获得下一个提示标记概率。我们在附录§A.1 中描述了更多实施细节。在训练期间，我们通过策略 LM 反向传播来计算 MLP 梯度。我们的实验 (§3) 表明，仅更改一小组 MLP 参数就足以产生强大的性能。训练后，我们丢弃 MLP，仅使用学习到的离散文本提示进行推理。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312021606870.png" alt="image-20231202160640179"></p>
<h3 id="奖励工程和稳定"><a href="#奖励工程和稳定" class="headerlink" title="奖励工程和稳定"></a>奖励工程和稳定</h3><p>奖励函数的正确设计，又称奖励工程，对于强化学习的训练效率和成功至关重要（Sutton 和 Barto，2018）。特别是离散提示优化，由于其高度复杂的奖励函数而带来了新的挑战，其中涉及多个步骤（例如，与输入结合、通过黑盒 LM 并推断输出），每个步骤都会引入自己的变化。这使得奖励信号不稳定并且难以评估任务目标的进展。为了解决这些困难，我们提出了两种简单的奖励工程技术，可以有效地鼓励和稳定 RL 训练。</p>
<p><strong>特定于输入的 z 分数奖励：</strong></p>
<p>不同的输入可能具有不同程度的推理和预测难度。因此，有提示的 LM 可以看到不同输入的不同奖励规模。例如，在文本风格迁移（第 3.2 节）中，某些句子可能只需要更改几个单词即可改变风格，因此 LM 自然会比其他更复杂的句子获得更高的奖励。使用 2 对所有输入进行天真优化我们的初步实验表明，SQL 通常比常见的策略梯度方法具有更优越的性能。因此，相同的奖励规模可能会导致训练偏差和不稳定。为了缓解这个问题，我们建议使用特定于输入的 z 分数，它通过特定于输入的平均值和标准差来标准化奖励。这可以看作是自适应奖励标准化的一个例子，这是强化学习中常用的技术（van Hasselt et al., 2016）。形式上，在提示优化期间，我们对每个输入 x 采样一批提示 Z(x)，并计算每个提示 z ∈ Z(x) 的奖励 R(yLM(z, x))。之后，我们计算提示 Z(x) 的奖励 z 分数。使用 R(yLM(z, x)) 的简写 Rx(z)，即输入 x 收到的奖励提示 z，我们将转换编写如下：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312021612285.png" alt="image-20231202161202055"></p>
<p><strong>分段奖励：</strong></p>
<p>如果奖励函数指定错误或容易受到攻击，则策略可能会最大化奖励函数，而不会实现预期目标。例如，在使用真实概率作为奖励函数学习分类时，该策略可能会发现对抗性提示（Wallace et al., 2019; Xu et al., 2022），这会导致给定任意输入的单个类别的概率非常高。为了克服这个问题，我们建议设计具有平滑和不相交组件的分段奖励函数（Yu et al., 2020; Rengarajan et al., 2022），以更好地表达任务优先级并提高鲁棒性。通常，我们可以包含一个密集的定量信号（例如，标签概率）来衡量实现目标的细粒度进展，并且仅当通过应用奖励突然大幅增加。我们举例说明了文本分类中分段奖励的设计示例（第 3.1 节）。</p>
<h2 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h2><h3 id="少样本分类"><a href="#少样本分类" class="headerlink" title="少样本分类"></a>少样本分类</h3><p>文本分类任务旨在将输入文本 x 从一组类 C 中正确分配给其真实标签 c。为了减轻第 2.4 节中讨论的对抗性情况，我们设计了一个分段奖励函数，鼓励提示正确地对每个示例进行分类。给定提示 z 和训练示例 (x, c)，我们与铰链损失类似地计算奖励，作为标签概率与其他类别的最高概率之间的差距。使用简写 Pz(c) := PLM(c|z, x) 来表示标签 c 的概率，我们可以将间隙写为 Gapz(c) := Pz(c) − maxc′6=c Pz( C’）。当预测正确时，间隙值为正，否则为负。我们表示 Correct := 1[Gapz(c) &gt; 0]。为了获得正确的预测，我们将正奖励乘以一个大数以表明其可取性。得到的奖励函数如下：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312021615021.png" alt="image-20231202161459921"></p>
<p>我们在表 2 中展示了我们的小样本分类结果。我们的方法（5 个标记）在所有数据集上都优于手动提示和指令，并且在除 1 和 2 数据集之外的所有数据集上分别优于上下文演示和微调。与 Prompt Tuning 相比，我们的方法实现了更高的平均准确度和更低的标准偏差，这表明我们的方法对各种训练因素不太敏感，这是小样本提示调整的常见问题（Li and Liang，2021；Gu et al.，2021） 。我们的方法大大优于带有软提示的 BB 调优，并且即使在 BB 调优使用具有 50 个软标记的混合离散/软提示之后，我们的方法也稍好一些。与之前的离散提示优化方法（例如 GrIPS（Prasad 等人，2022）和 AutoPrompt（Shin 等人，2020））相比，我们的方法在所有基准上都达到了卓越的准确性。在倾向于多路（例如 16 类）的其他数据集上，微调显示出更高的性能，但我们的方法继续领先于提示基线，正如我们在附录 §A.2 中更详细地描述的那样。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/202312021616496.png" alt="image-20231202161644901"></p>

                
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                            J Sir
                            
                        </span>
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                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
        
        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
            <div class="article-badge right-badge text-color">
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            </div>
            <div class="card">
                <a href="/2023/11/28/lun-wen-jing-du-trojllm/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/14.jpg" class="responsive-img" alt="论文精读——TrojLLM">
                        
                        <span class="card-title">论文精读——TrojLLM</span>
                    </div>
                </a>
                <div class="card-content article-content">
                    <div class="summary block-with-text">
                        
                            
                        
                    </div>
                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-11-28
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
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                    <a href="/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">提示学习</span>
                    </a>
                    
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            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>



<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeShrink.js"></script>


    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


<script src="/libs/tocbot/tocbot.min.js"></script>
<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


<script src="https://cdn.bootcss.com/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>
<script>
    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
</script>



    <footer class="page-footer bg-color">
    
        <link rel="stylesheet" href="/libs/aplayer/APlayer.min.css">
<style>
    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
        left: -66px !important;
    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
        left: 0px !important;
    }

    
</style>
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    <div class="row">
        <meting-js class="col l8 offset-l2 m10 offset-m1 s12"
                   server="netease"
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                   id="503838841"
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                   loop='all'
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        >
        </meting-js>
    </div>
</div>

<script src="/libs/aplayer/APlayer.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meting@2/dist/Meting.min.js"></script>

    
    <div class="container row center-align" style="margin-bottom: 0px !important;">
        <div class="col s12 m8 l8 copy-right">
            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                class="white-color">300.9k</span>&nbsp;字
            
            
            
            
            
            
            <span id="busuanzi_container_site_pv">
                |&nbsp;<i class="far fa-eye"></i>&nbsp;总访问量:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_pv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;次
            </span>
            
            
            <span id="busuanzi_container_site_uv">
                |&nbsp;<i class="fas fa-users"></i>&nbsp;总访问人数:&nbsp;<span id="busuanzi_value_site_uv"
                    class="white-color"></span>&nbsp;人
            </span>
            
            <br>
            
            <br>
            
        </div>
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    <a href="mailto:2065373132@qq.com" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="邮件联系我" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-envelope-open"></i>
    </a>







    <a href="tencent://AddContact/?fromId=50&fromSubId=1&subcmd=all&uin=2065373132" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="QQ联系我: 2065373132" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-qq"></i>
    </a>







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    </a>

</div>
    </div>
</footer>

<div class="progress-bar"></div>


    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
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    <!-- 回到顶部按钮 -->
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    </a>
</div>


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